Database NoSQL e query ad hoc: cosa devi sapere

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché la decisione se utilizzare o meno un database NoSQL per query ad hoc dipende da una serie di fattori. Tuttavia, in generale, i database NoSQL sono adatti per query ad hoc perché sono progettati per gestire grandi quantità di dati e possono essere facilmente ridimensionati. Inoltre, i database NoSQL in genere offrono opzioni di schema più flessibili rispetto ai database relazionali , il che rende più semplice l'adattamento di modifiche o aggiunte ai dati.

MongoDB consente query ad hoc?

Con il supporto delle query ad hoc, gli sviluppatori possono aggiornare le proprie query ad hoc in tempo reale, con conseguenti significativi miglioramenti delle prestazioni. Esistono diversi tipi di database disponibili in MongoDB, tra cui query di campo, query di intervallo e ricerche di espressioni regolari. Ci sono alcuni campi che possono essere restituiti così come alcune funzioni definite dall'utente.

MongoDB può gestire query di quattro millisecondi senza difficoltà. Può gestire query relative a campi, intervalli, posizioni, valori e persino espressioni regolari. Si distingue da CouchDB in termini di capacità di gestire query dinamiche. C'erano alcune query che richiedevano una grande quantità di tempo per produrre dati. È l'unico database NoSQL di archiviazione di documenti gratuito che supporta funzionalità geospaziali. Utilizzando l'innovativo Sharding, un database può essere ridimensionato orizzontalmente molto facilmente, il che è abbastanza unico. L'abbiamo testato su più app basate su server e abbiamo scoperto che funzionava meglio di CouchDB, ma ancora una volta il nostro caso d'uso è stato fortemente influenzato da MongoDB.

Sharding del database per prestazioni migliori

Ulteriori informazioni sullo sharding sono disponibili nella nostra guida.

Quando non dovrebbe essere usato Nosql?

Inoltre, NoSQL non supporta le operazioni dinamiche. Non vi è alcuna garanzia che abbia proprietà ACID. Ad esempio, se hai a che fare con transazioni come rendiconti finanziari, i database SQL potrebbero essere una buona scelta. Dovresti evitare NoSQL se le prestazioni della tua applicazione sono limitate dalla sua capacità di essere eseguita su richiesta.

A causa della popolarità dei database NoSQL, le organizzazioni di tutte le dimensioni stanno iniziando a utilizzarli. Questo articolo cerca di spiegare perché NoSQL sta crescendo in popolarità e a cosa serve NoSQL? I primi pionieri di Internet hanno avuto una giornata campale con NoSQL, che è stato creato a seguito della loro frustrazione con le tradizionali tecnologie di database . Quando è il momento di iniziare a utilizzare i database NoSQL, è necessario fare luce su come farlo. Strutture di database e modelli di dati sono spesso utilizzati in NoSQL. In questa discussione, esaminiamo NoSQL in termini delle sue varie applicazioni e identifichiamo le ragioni più comuni per la sua diffusa adozione. A causa dell'era del cloud, i database NoSQL si sono adattati rapidamente all'automazione che fa parte del cloud. Nei database NoSQL, le tecnologie di streaming in tempo reale sono spesso più efficaci. Se vuoi saperne di più su MongoDB, il database NoSQL più utilizzato, puoi provare MongoDB Atlas gratuitamente.

Il database NoSQL differisce dal database relazionale in quanto non si basa su tabelle e colonne. Invece di grafici, alberi o insiemi, le strutture di dati vengono utilizzate per creare grafici, alberi e insiemi. Sono ideali per applicazioni con livelli più elevati di flessibilità e scalabilità. Inoltre, i database NoSQL sono più efficienti e veloci rispetto ai database relazionali convenzionali . Invece di fare affidamento sulle scansioni delle tabelle per le prestazioni, utilizzano algoritmi ottimizzati per le prestazioni. I database NoSQL sono un'ottima scelta per le applicazioni moderne che richiedono un database più flessibile e scalabile. L'esperienza dell'utente è eccezionale e spesso sono più efficienti dei tradizionali database relazionali in termini di velocità ed efficienza.

I database Nosql non sono sempre la scelta giusta

Nonostante i loro difetti, i database NoSQL possono essere vantaggiosi per un'azienda. Inoltre, i database NoSQL non supportano funzionalità supportate nativamente dai database relazionali. Sono necessarie una varietà di caratteristiche di affidabilità, come atomicità, coerenza, isolamento e durabilità.
I database NoSQL sono spesso citati per avere inconvenienti come problemi di compatibilità con le istruzioni SQL, mancanza di standardizzazione e difficoltà nel supportare il supporto delle query di lavoro. I database SQL, d'altra parte, sono più adatti per transazioni pesanti o complesse perché sono più stabili e hanno una migliore integrità dei dati. I database SQL, oltre ad essere più facili da usare in ambienti che richiedono la conformità ACID, sono più adatti a questo tipo di attività.

Quali sono i limiti di Nosql?

Quali sono gli svantaggi del database NoSQL? Una delle critiche più comuni ai database NoSQL è che non sono in grado di supportare transazioni ACID su più documenti (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità). Diverse applicazioni possono essere eseguite con un singolo record di atomicità quando lo schema è progettato correttamente.

Un database NoSQL, che è un tipo di database disponibile in open source, è emerso come una nuova significativa tecnologia di archiviazione dei dati. La maggior parte di loro non è perfetta. In questo articolo, esamineremo alcuni degli svantaggi e dei limiti dell'archiviazione NoSQL. Le transazioni ACID, una tecnica comune per garantire che i dati rimangano coerenti su più database, non sono comuni nei database NoSQL. L'obiettivo di NoSQL non è quello di essere un'interfaccia tra database o linguaggi di programmazione. Di conseguenza, l'apprendimento dei database NoSQL è più difficile. Esistono numerosi prodotti di archiviazione NoSQL che presentano svantaggi distinti. Quando si valutano i pro ei contro delle diverse soluzioni NoSQL , sono disponibili numerose opzioni.

I database NoSQL non sono così maturi, flessibili o semplici da scalare come lo sono con i database convenzionali . Hanno una maggiore difficoltà nel supportare le richieste di lavoro a causa della mancanza di standardizzazione.

I pro ei contro dei database Nosql

I database Nosql presentano una serie di vantaggi rispetto ai database relazionali, tra cui scalabilità e facilità d'uso. Tuttavia, presentano alcuni inconvenienti, tra cui la mancanza di supporto per le transazioni e un elevato fabbisogno di memoria.

Puoi usare Nosql per i dati relazionali?

Le relazioni possono essere archiviate in database NoSQL e differiscono dai database relazionali in termini di struttura e archiviazione. Molti utenti di database NoSQL ritengono che la modellazione dei dati di relazione nei database NoSQL sia più semplice della modellazione dei dati di relazione in un database relazionale perché i dati correlati non devono essere partizionati.

I sistemi di database che utilizzano relazionali o NoSQL sono comunemente utilizzati nelle app native del cloud. Tutti hanno il proprio insieme di caratteristiche, inclusa la tecnologia integrata, l'archiviazione dei dati e l'accessibilità. Un database no-SQL è un database che non memorizza dati non strutturati o semi-strutturati; in genere è una coppia chiave-valore o un documento. I datastore NoSQL sono più adatti per i servizi a volume elevato che richiedono tempi di risposta inferiori al secondo. Se interroghi un sistema coerente per un elemento che è attualmente in fase di aggiornamento, aspetterai la risposta prima di apportare modifiche. Qualsiasi nodo risponde immediatamente, indipendentemente da quando è stata ricevuta la risposta, anche se non si tratta dei dati più recenti. Se un nodo di dati replicato fallisce, la tolleranza della partizione garantisce che il sistema continui a funzionare normalmente.

Database as a Service (DBaaS) è ​​un'applicazione nativa del cloud che utilizza una raccolta di servizi di dati. Questi servizi contengono funzionalità integrate di sicurezza, scalabilità e monitoraggio. È possibile inserire il database preferito in ogni servizio in una macchina virtuale di Azure e quindi configurare la macchina virtuale di Azure. È possibile implementare un microservizio basato su cloud-native che impiega tecnologie relazionali, NoSQL o entrambe, a seconda dei requisiti dei dati. Azure può gestire quattro database relazionali nel cloud come parte del servizio Database come servizio (DBaaS) di Azure. Hanno tutti un modello di business pay-as-you-go in cui possono gestire carichi just-in-time. È disponibile in aggiunta al database SQL Server di punta di Microsoft e a una serie di alternative open source.

In pochi minuti puoi aggiungere un database di Azure al tuo sistema selezionando la quantità di memoria, i core di elaborazione e l'archiviazione di cui hai bisogno. Il costante impegno di Microsoft nei confronti della piattaforma aperta di Azure si riflette nell'offerta dell'azienda di versioni gestite dei popolari database open source. I blocchi del database nei periodi di inattività vengono gestiti automaticamente dal livello di elaborazione senza server, consentendo l'addebito solo dei costi di archiviazione. La versione gestita di MariaDB, ad esempio, è stata creata a seguito dell'acquisizione di Sun Microsystems da parte di Oracle. Nel cloud di Azure non è necessario eseguire database separati per MariaDB; invece, un database di Azure per MariaDB viene gestito come servizio. Questo servizio utilizza il motore del server MariaDB Community Edition. Questo sistema è in grado di gestire carichi di lavoro mission-critical soddisfacendo anche i requisiti di scalabilità dinamica.

Lo strumento dell'interfaccia della riga di comando o il servizio migrazione dati di Azure può essere usato per eseguire la migrazione dei database Postgres a MongoDB. Inoltre, CosmosDB consente di configurare qualsiasi area del database per supportare sia le scritture che le letture, consentendo di supportare il clustering attivo/attivo a livello globale. Uno sviluppatore può eseguire rapidamente la migrazione dei database Mongo, Gremlin o Cassandra esistenti a CosmosDB apportando modifiche minime ai dati o al codice. Se utilizzano l'archiviazione tabelle di Azure, i microservizi che usano l'API di tabelle CosmosDB sono semplici da migrare. Azure CosmosDB viene fornito con cinque modelli di coerenza nella figura 5-13, ognuno dei quali è ben definito. È possibile utilizzare queste opzioni per effettuare compromessi granulari relativi a coerenza, disponibilità e prestazioni. La tabella seguente mostra il livello di coerenza nell'elenco.

Jeremy Likness, Program Manager di Microsoft, fornisce un'eccellente spiegazione di ciascuno dei cinque modelli. La tecnologia NewSQL intende sostituire il database relazionale combinando la scalabilità distribuita di NoSQL con la garanzia ACID di un database relazionale. Un nuovo database SQL è progettato per prosperare in ambienti cloud effimeri, in cui le macchine virtuali possono essere riavviate e riprogrammate a piacimento. Come risultato della figura precedente, la Cloud Native Computing Foundation ha fornito collegamenti ai progetti open source sopra elencati. Utilizzando il costrutto Services, un client può indirizzare facilmente una raccolta di processi di database NewSQL identici da una singola voce DNS. Il nostro approccio ci consente di ridimensionare senza interrompere le istanze dell'applicazione esistenti scollegando le istanze del database dall'indirizzo del servizio. Ogni volta che invii una richiesta a qualsiasi servizio, otterrai sempre lo stesso risultato.

Sta diventando sempre più popolare con un database NoSQL per le sue prestazioni, scalabilità e mancanza di lock-in. Sono in grado di memorizzare dati, metadati dei modelli, caratteristiche e parametri operativi.
I data scientist possono utilizzarli per archiviare dati, metadati dei modelli, funzionalità e parametri operativi. Gli ingegneri del machine learning possono utilizzarli per archiviare, tra le altre cose, metadati, funzionalità e parametri operativi dei modelli.
Possono essere utilizzati per archiviare e recuperare dati puliti dai data engineer.

Perché i database Nosql stanno diventando più popolari

La popolarità dei database NoSQL è determinata dal fatto che possono gestire un numero maggiore di elementi di dati e quindi utilizzare meno memoria rispetto ai database relazionali. Anche la capacità di gestire dati che non rientrano in uno schema relazionale è una loro caratteristica popolare.
Un database relazionale rimane il tipo di database più popolare. È adatto per i dati che devono essere interrogati sistematicamente, come tabelle con strutture di dati complesse.
A causa del volume elevato, i database NoSQL sono più adatti per gestire dati che non rientrano in un database relazionale. Un gran numero di persone scopre di poter analizzare i dati senza dover passare attraverso un processo sistematico di ricerca dei dati.

Quando non usare Nosql

Ci sono alcuni motivi principali per cui potresti non voler utilizzare un database NoSQL:
-Hai bisogno della conformità ACID per le tue transazioni. I database NoSQL generalmente non sono compatibili con ACID.
-I tuoi dati sono altamente strutturati e hai bisogno del modello relazionale per mantenere quella struttura.
-Hai una grande quantità di dati e hai bisogno della scalabilità di un database NoSQL. Se la dimensione dei tuoi dati è gestibile, potresti non aver bisogno della scalabilità aggiuntiva.
-Hai bisogno di analisi in tempo reale. I database NoSQL non sono in genere progettati per l'analisi in tempo reale.

SQL è più difficile da usare rispetto a MongoDB per lo sharding, ma MongoDB lo fa molto più facilmente. Possiamo scalare orizzontalmente usando Sharding, che è un enorme vantaggio per i nostri dati. Alcuni utenti potrebbero non essere soddisfatti del blocco della scrittura. L'uso dei database NoSQL non può essere limitato, quindi accetta che possano fare quello che fanno. Nel caso di NoSQL, la frase "nosql" deve significare non relazionale e, se il modello relazionale viene ignorato, NoSQL non sostituirà mai SQL per una serie di motivi. La maggior parte delle soluzioni NoSQL, ho visto, sembra essere basata su un archivio di valori-chiave o relazionale. L'acidificazione di questi composti si verifica più frequentemente.

I database NoSQL, invece, possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze di un'organizzazione specifica in modo più flessibile e adattabile. I database NoSQL possono essere utilizzati per archiviare dati non strutturati come il testo, mentre i database SQL possono essere utilizzati per archiviare dati più strutturati come le tabelle. Come regola generale, determinare le esigenze della propria organizzazione è la considerazione più importante quando si seleziona una tecnologia di database .

MongoDB: ottimo per grandi quantità di dati non strutturati, ma non per informazioni sensibili

MongoDB, ad esempio, è un eccellente database NoSQL per l'archiviazione di dati non strutturati, ma non è adatto per applicazioni che richiedono la registrazione sicura delle informazioni personali degli utenti. I database NoSQL, di conseguenza, non sono sicuri come i database SQL e alcune delle funzionalità che li rendono più utili per determinate applicazioni non sono disponibili. Un database SQL è una scelta eccellente per qualsiasi applicazione che richieda la protezione dei dati.

Database Nosql

I database Nosql sono database che non utilizzano il tradizionale modello relazionale. Invece, usano una varietà di modelli diversi, tra cui valore-chiave, documento, colonnare e grafico. I database Nosql sono spesso più scalabili e più facili da gestire rispetto ai database relazionali e possono essere una buona scelta per le applicazioni che hanno grandi quantità di dati o richiedono prestazioni elevate.

Piuttosto che fare affidamento su database relazionali, i database NoSQL memorizzano i dati nei documenti. Nel frenetico ambiente aziendale odierno, i sistemi di gestione dei dati devono essere flessibili, scalabili e in grado di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze. I tipi di database in NoSQL includono database di documenti, archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo. Un numero crescente di aziende Global 2000 sta adottando database NoSQL per alimentare applicazioni mission-critical. Cinque tendenze tecnologiche pongono le maggiori sfide alla maggior parte dei database relazionali. A causa del modello di dati fisso, è difficile per gli sviluppatori agili supportarli in un database relazionale. Un modello di database NoSQL può essere definito dal modello dell'applicazione.

La modellazione dei dati non deve essere statica, come chiarisce NoSQL. JSON, un formato che è de facto nei database orientati ai documenti, è il più comunemente utilizzato per l'archiviazione dei dati. Con questo approccio, i framework ORM non sono più necessari e lo sviluppo delle applicazioni è semplificato. Include N1QL (pronunciato nickel), un potente linguaggio di query SQL che può essere utilizzato per interpretare JSON. Oltre alle istruzioni standard SELECT / FROM / WHERE, supporta l'aggregazione (GROUP BY), l'ordinamento (SORT BY), i join (LEFT OUTER / INNER) e così via. Esistono numerosi vantaggi operativi per i database distribuiti NoSQL perché sono progettati per scalare orizzontalmente e non hanno un singolo punto di errore. Man mano che sempre più clienti interagiscono con i marchi tramite app mobili e siti web, diventa sempre più fondamentale disporre di un'adeguata disponibilità di app e web.

È semplice impostare, configurare e ridimensionare i database NoSQL. Sono stati progettati per consentire la lettura, la scrittura e l'archiviazione in modo unificato. Sono disponibili per il monitoraggio e la gestione su un'ampia gamma di scale, comprese quelle di piccoli e grandi cluster. Un database NoSQL è distribuito e può essere replicato tra più data center senza richiedere alcun software aggiuntivo. Inoltre, consente il failover istantaneo tramite router hardware, consentendo alle applicazioni di eseguire il proprio failover piuttosto che attendere che il database comunichi loro un problema. Man mano che le applicazioni Web, mobili e IoT continuano a evolversi, i database NoSQL stanno diventando sempre più comuni.

Nonostante ciò, MongoDB rimane il database NoSQL più popolare grazie al suo gran numero di funzionalità, prestazioni e scalabilità. Esistono numerose applicazioni che richiedono un database veloce, scalabile e flessibile . MongoDB, oltre ad essere un ricco modello di documento, è un'applicazione adatta.

I database Nosql basati su documenti sono facili da usare

I database NoSQL basati su documenti, come MongoDB e CouchDB, memorizzano i dati in file JSON o XML. Puoi accedere e interrogare i dati in questi database nello stesso modo in cui faresti nei file XML o JSON utilizzando gli stessi comandi. I dati negli archivi chiave-valore, come Redis, vengono ordinati in base al tipo. Di conseguenza, è possibile leggere o scrivere facilmente i dati in questi archivi nello stesso modo in cui si farebbe con un file utilizzando gli stessi comandi. DynamoDB e altri archivi a colonne larghe possono archiviare i dati in colonne molto più ampie del numero intero standard a 64 bit. Questo metodo è ideale per set di dati di grandi dimensioni in termini di velocità di recupero ed elaborazione. Come nodi e spigoli in un grafico, i dati vengono archiviati negli archivi dati Neo4j . Lo stesso set di comandi può essere utilizzato per interrogare e attraversare i dati in questi archivi, come in un grafico.